La process automation è oggi una delle leve più efficaci per aumentare l’efficienza e contenere i costi aziendali. La crescente complessità dei processi, la pressione sulla riduzione delle spese operative e la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti di mercato hanno reso indispensabile adottare tecnologie in grado di sostituire attività manuali ripetitive e di orchestrare flussi complessi tra sistemi diversi.
Negli ultimi anni, l’automazione ha fatto un salto evolutivo: dall’automazione robotica dei processi (RPA), orientata soprattutto all’esecuzione di compiti standardizzati, si è passati alla business process automation (BPA), capace di integrare attività più ampie e cross-funzionali.
Oggi questa evoluzione si spinge oltre con la Intelligent Process Automation (IPA), che combina RPA, BPA e tecnologie di intelligenza artificiale – dal machine learning alla generative AI – per gestire processi end-to-end con capacità cognitive e decisionali.
L’IPA non si limita quindi a rendere più veloci i processi, ma permette alle organizzazioni di migliorare la qualità delle decisioni, ridurre errori e inefficienze, e liberare risorse da attività a basso valore, indirizzandole verso compiti strategici.
Indice degli argomenti
Cos’è la Process Automation e come evolve verso l’IPA
La process automation indica l’insieme di tecnologie e metodologie che permettono di progettare, eseguire e monitorare processi aziendali riducendo l’intervento umano. In origine, l’attenzione era rivolta soprattutto alla Robotic Process Automation (RPA), utilizzata per replicare attività manuali standardizzate tramite “bot” in grado di interagire con interfacce applicative e documenti.
Con l’evoluzione delle esigenze, le imprese hanno compreso che l’automazione di singoli task non era sufficiente. È nata così la Business Process Automation (BPA), che consente di orchestrare flussi end-to-end integrando più sistemi, dati e unità organizzative. La BPA agisce come piattaforma per modellare processi, eseguirli e monitorarli in tempo reale, con benefici che vanno oltre la riduzione dei costi: maggiore agilità, scalabilità e miglioramento dell’esperienza cliente.
Oggi si parla di Intelligent Process Automation (IPA), ossia l’unione tra BPA, RPA e le tecnologie di intelligenza artificiale. L’IPA sfrutta algoritmi di machine learning, natural language processing e, sempre più, modelli generativi per:
- Scoprire nuove opportunità di automazione tramite process mining e analisi predittiva
- Automatizzare documenti complessi con piattaforme di Intelligent Document Processing potenziate da LLM multimodali
- Creare flussi e applicazioni tramite linguaggio naturale, favorendo citizen development e democratizzazione dell’automazione
- Gestire agenti intelligenti (agentic automation) capaci di prendere decisioni autonome e interagire con sistemi in modo adattivo
Un ulteriore passo evolutivo è rappresentato dalle piattaforme di business orchestration and automation technologies (BOAT), capaci di integrare in modo nativo le diverse componenti dell’automazione. Questa convergenza rappresenta la naturale evoluzione dell’IPA, orientata non solo a ridurre i costi, ma a rendere l’impresa più resiliente, veloce e competitiva. Secondo Gartner, entro il 2029 l’80% delle aziende con pratiche mature di automazione migrerà verso piattaforme BOAT.
I vantaggi concreti della Intelligent Process Automation
L’adozione della Intelligent Process Automation (IPA) offre benefici che vanno oltre la semplice automazione di attività ripetitive, incidendo direttamente su efficienza, costi e capacità di innovazione.
Riduzione dei costi operativi
L’automazione intelligente consente di eliminare attività manuali a basso valore, riducendo i tempi di esecuzione e abbattendo i costi legati a errori, rielaborazioni e gestione manuale dei dati. Inoltre, secondo Gartner l’integrazione di AI e IPA favorisce la creazione di bot “self-healing”, capaci di adattarsi automaticamente a variazioni di interfaccia o flussi, riducendo il rischio di interruzioni e costi di manutenzione.
Maggiore efficienza e qualità
Grazie a tecniche di process mining e analisi predittiva, l’IPA identifica colli di bottiglia e suggerisce ottimizzazioni, permettendo alle aziende di raggiungere livelli di performance più elevati. L’automazione dei processi end-to-end non solo riduce i tempi di ciclo, ma assicura anche una maggiore accuratezza, migliorando la compliance e la qualità del servizio.
Agilità e adattabilità
L’uso di interfacce no-code/low-code, unite a strumenti di citizen development, democratizza l’accesso all’automazione, consentendo a personale non tecnico di creare e adattare rapidamente nuovi flussi. In questo modo, le organizzazioni possono rispondere più velocemente a cambiamenti normativi, nuove esigenze del mercato o crisi operative.
Scalabilità e resilienza
Con l’IPA, l’automazione non è più confinata a singoli task o reparti, ma può essere estesa in modo scalabile a processi complessi che attraversano più funzioni aziendali. L’integrazione con tecnologie come i digital twin of an organization (DTO) e gli agenti autonomi permette di simulare scenari, anticipare rischi e garantire continuità operativa anche in contesti di forte instabilità.
IPA e AI: dall’automazione tradizionale agli agenti autonomi
Come anticipato, la Intelligent Process Automation rappresenta il punto di incontro tra l’automazione tradizionale e le nuove capacità rese possibili dall’intelligenza artificiale. Se la RPA si limitava a replicare azioni ripetitive su interfacce applicative, l’integrazione con AI e modelli generativi ha aperto la strada a una nuova fase evolutiva.
AI lungo tutto il ciclo di vita dell’automazione
L’intelligenza artificiale potenzia ogni fase dell’automazione:
- Discovery: grazie al process mining e all’analisi dei log transazionali, AI individua inefficienze e opportunità di automazione con precisione superiore ai metodi tradizionali.
- Design: con l’elaborazione del linguaggio naturale, diventa possibile generare automaticamente process model e documentazione tecnica a partire da prompt testuali.
- Development: GenAI supporta i developer nella creazione di script, API connector ed eccezioni, velocizzando il rilascio dei bot.
- Deployment: l’uso di bot auto-riparanti e capacità predittive riduce i tempi di fermo e garantisce continuità operativa.
Verso l’agentic automation
La fase successiva è rappresentata dall’agentic automation, in cui gli automatismi assumono caratteristiche cognitive: gli agenti AI possono comprendere linguaggio naturale, interpretare documenti non strutturati, prendere decisioni e intraprendere azioni indipendenti.
Tecnologie emergenti a supporto dell’IPA
- Intelligent Document Processing (IDP) con LLM multimodali, in grado di gestire documenti complessi contenenti testo, tabelle e immagini.
- Digital Twin of an Organization (DTO), che simulano processi reali e scenari futuri per anticipare criticità e ottimizzare decisioni.
- Computer use per AI agents, che permette agli agenti di interagire con interfacce software come farebbe un utente umano, ampliando le possibilità di automazione.
L’integrazione tra IPA e AI segna quindi il passaggio da processi deterministici e predefiniti a un’automazione nondeterministica, adattiva e autonoma, con un impatto diretto su resilienza, produttività e innovazione.
Settori e casi d’uso più rilevanti
La Intelligent Process Automation trova applicazione trasversale in diversi settori, con impatti concreti sia in termini di efficienza che di riduzione dei costi. Alcuni ambiti si distinguono per maturità e ritorno sugli investimenti.
Finance e assicurazioni
- Onboarding clienti: automazione di controlli documentali e apertura conti, riducendo tempi di attivazione e rischi di errore.
- Gestione dei prestiti: flussi end-to-end per verifiche creditizie, approvazioni e notifiche, che accelerano l’erogazione e abbassano i costi operativi.
- Claims processing: nelle assicurazioni, IPA velocizza la gestione delle pratiche di rimborso, migliorando la customer experience.
Sanità
- Medical billing: automatizzazione della fatturazione sanitaria e della riconciliazione dei pagamenti, con riduzione degli errori amministrativi.
- Gestione sinistri e autorizzazioni: IPA integra sistemi diversi e accelera i processi, alleggerendo il carico sugli operatori.
Retail e supply chain
- Gestione ordini e magazzino: orchestrazione automatica dal ricevimento dell’ordine all’aggiornamento delle scorte, riducendo costi di stock-out e overstock.
- Supplier management: automazione della valutazione fornitori e della gestione contratti, aumentando trasparenza e velocità delle negoziazioni.
Settore pubblico
- Servizi al cittadino: automazione dei processi di rilascio di permessi, licenze e contributi, con maggiore rapidità e tracciabilità.
- Back-office: riduzione del carico amministrativo e standardizzazione delle pratiche, favorendo una migliore allocazione delle risorse umane.
Vendor e soluzioni di riferimento
Il mercato della process automation è oggi caratterizzato da una forte eterogeneità di player, che spaziano dai vendor specializzati in Robotic Process Automation (RPA) a quelli focalizzati su piattaforme di Business Process Automation (BPA) e, sempre più, su soluzioni integrate di Intelligent Process Automation (IPA).
Vendor leader in RPA
Secondo il Magic Quadrant for Robotic Process Automation 2025 di Gartner, i principali leader includono UiPath, Automation Anywhere, Microsoft Power Automate e SS&C Blue Prism.
Questi vendor offrono capacità di automazione sia “attended” che “unattended”, integrate con funzioni di AI e self-healing per aumentare resilienza e ridurre i costi di manutenzione.
Piattaforme di BPA/IPA
Il report di Gartner Market Guide for Business Process Automation Tools evidenzia come vendor quali Appian, Bizagi, AuraQuantic, Axon Ivy, Bonitasoft stiano ampliando le proprie piattaforme con moduli di process mining, IDP (Intelligent Document Processing) e connettori iPaaS per gestire processi complessi end-to-end.
Sempre più spesso, queste piattaforme includono funzionalità di no-code/low-code per citizen developer e interfacce conversazionali abilitate da GenAI, democratizzando l’accesso all’automazione.
Trend di convergenza: BOAT
Un aspetto chiave, già citato in precedenza, è la convergenza tecnologica verso le cosiddette Business Orchestration and Automation Technologies (BOAT), che integrano in un’unica piattaforma capacità provenienti da mercati differenti (RPA, BPA, iPaaS, low-code, IDP). Questa tendenza, indicata da Gartner come il futuro dell’automazione, consente alle imprese di ridurre la complessità del parco applicativo e ottimizzare i costi grazie a modelli di licensing consolidati.
Considerazioni per la scelta di una piattaforma IPA
- Pricing e licensing: molte aziende lamentano opacità nei modelli di costo e rincari imprevisti, aspetto da considerare con attenzione nei contratti.
- Vendor lock-in: la migrazione da un vendor all’altro può risultare onerosa, soprattutto in scenari di automazione su larga scala.
- Scalabilità e governance: la scelta della piattaforma deve considerare non solo le feature attuali, ma la roadmap di evoluzione verso agentic automation e AI nativa.
Come implementare un percorso di IPA orientato ai costi
Introdurre la Intelligent Process Automation (IPA) in azienda richiede un approccio strutturato, capace di bilanciare la riduzione dei costi immediati con una visione di lungo periodo orientata a scalabilità e resilienza.
Definire priorità e ROI atteso
Il primo passo consiste nell’identificare i processi a maggiore impatto economico: quelli caratterizzati da alta ripetitività, elevato volume di transazioni o rischio di errore umano. Strumenti come il process mining e l’object-centric process mining permettono di individuare inefficienze nascoste e di calcolare con precisione il ritorno atteso.
Governance e sicurezza by design
La diffusione di citizen developer e di soluzioni no-code/low-code rende essenziale definire un framework di governance chiaro. Si raccomanda, in tal senso, di stabilire policy di controllo, tracciabilità e compliance, per evitare proliferazione di automazioni non monitorate e garantire sicurezza e rispetto delle normative.
Coinvolgere i citizen developer con il giusto supporto
L’abilitazione di personale non tecnico alla creazione di automazioni consente di accelerare l’adozione e ridurre i costi di sviluppo. Tuttavia, servono programmi di formazione, community interne e centri di eccellenza in grado di fornire supporto metodologico e di garantire qualità e manutenzione delle soluzioni.
Adottare un approccio incrementale
Infine, è consigliabile partire da progetti pilota con ROI rapido, per poi estendere gradualmente l’automazione a processi core e mission-critical. Una roadmap incrementale consente di ridurre rischi, contenere i costi iniziali e dimostrare valore in tempi brevi, creando consenso interno e favorendo l’allineamento strategico.
